不包含项目的相关项目分数循环
Loop for Correlation Item-Score without containing Item
我有一个庞大的数据集,我想计算每个项目与量表总分的相关性,但不包含该项目。现在我可以为每个项目单独做,但我正在尝试做一个循环,这样会更容易一些。
示例数据集:
dat <- read.table(header=TRUE, text="
ItemX1 ItemX2 ItemX3 ItemX4 ItemX5 ItemX6 ItemY1 ItemY2 ItemY3 ItemY4 ItemY5 ItemY6
1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 0 1
0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1
1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 0 0
1 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0 1
1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0
0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0
")
xscore <- rowSums(select(dat, starts_with("ItemX")))
现在我可以像下面那样做,但是因为我有 107 个项目,所以有点多。
cor(dat$ItemX1,rowSums(select(dat, starts_with("ItemX") & -"ItemX1")),use="pairwise.complete.obs")
cor(dat$ItemX2,rowSums(select(dat, starts_with("ItemX") & -"ItemX2")),use="pairwise.complete.obs")
cor(dat$ItemX3,rowSums(select(dat, starts_with("ItemX") & -"ItemX3")),use="pairwise.complete.obs")
cor(dat$ItemX4,rowSums(select(dat, starts_with("ItemX") & -"ItemX4")),use="pairwise.complete.obs")
cor(dat$ItemX5,rowSums(select(dat, starts_with("ItemX") & -"ItemX5")),use="pairwise.complete.obs")
cor(dat$ItemX6,rowSums(select(dat, starts_with("ItemX") & -"ItemX6")),use="pairwise.complete.obs")
这就是我尝试以下循环的原因,但现在我不知道如何指定在没有用于关联的项目的情况下计算 rowSums。
variables <- names(dat)
names.item <- c(grep("ItemX", variables, value = TRUE))
item.diff.p <- data.frame(matrix(NA, ncol=2, nrow=(length(names.item)-1)))
names(item.diff.p) <- c("Item", "cor")
length(names.item)
for(i in 1:(length(names.item))-1){
item <- names.item[i]
par <- cor(dat[,names(dat)[grepl("ItemX",names(dat))]],
rowSums(select(dat, starts_with("ItemX"))),use="pairwise.complete.obs")
item.diff.p[i, c("cor")]
}
par
谢谢大家!
您可以遍历子集数据框的列,并计算:
X_dat = dat[,grep("^ItemX",colnames(dat))]
res = sapply(1:ncol(X_dat),function(i){
cor(X_dat[,i],rowSums(X_dat[,-i]),use="p")
})
names(res) = colnames(X_dat)
res
ItemX1 ItemX2 ItemX3 ItemX4 ItemX5 ItemX6
0.6324555 0.1250000 -0.7500000 0.1250000 0.4152274 0.2335497
我有一个庞大的数据集,我想计算每个项目与量表总分的相关性,但不包含该项目。现在我可以为每个项目单独做,但我正在尝试做一个循环,这样会更容易一些。
示例数据集:
dat <- read.table(header=TRUE, text="
ItemX1 ItemX2 ItemX3 ItemX4 ItemX5 ItemX6 ItemY1 ItemY2 ItemY3 ItemY4 ItemY5 ItemY6
1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 0 1
0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1
1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 0 0
1 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0 1
1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0
0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0
")
xscore <- rowSums(select(dat, starts_with("ItemX")))
现在我可以像下面那样做,但是因为我有 107 个项目,所以有点多。
cor(dat$ItemX1,rowSums(select(dat, starts_with("ItemX") & -"ItemX1")),use="pairwise.complete.obs")
cor(dat$ItemX2,rowSums(select(dat, starts_with("ItemX") & -"ItemX2")),use="pairwise.complete.obs")
cor(dat$ItemX3,rowSums(select(dat, starts_with("ItemX") & -"ItemX3")),use="pairwise.complete.obs")
cor(dat$ItemX4,rowSums(select(dat, starts_with("ItemX") & -"ItemX4")),use="pairwise.complete.obs")
cor(dat$ItemX5,rowSums(select(dat, starts_with("ItemX") & -"ItemX5")),use="pairwise.complete.obs")
cor(dat$ItemX6,rowSums(select(dat, starts_with("ItemX") & -"ItemX6")),use="pairwise.complete.obs")
这就是我尝试以下循环的原因,但现在我不知道如何指定在没有用于关联的项目的情况下计算 rowSums。
variables <- names(dat)
names.item <- c(grep("ItemX", variables, value = TRUE))
item.diff.p <- data.frame(matrix(NA, ncol=2, nrow=(length(names.item)-1)))
names(item.diff.p) <- c("Item", "cor")
length(names.item)
for(i in 1:(length(names.item))-1){
item <- names.item[i]
par <- cor(dat[,names(dat)[grepl("ItemX",names(dat))]],
rowSums(select(dat, starts_with("ItemX"))),use="pairwise.complete.obs")
item.diff.p[i, c("cor")]
}
par
谢谢大家!
您可以遍历子集数据框的列,并计算:
X_dat = dat[,grep("^ItemX",colnames(dat))]
res = sapply(1:ncol(X_dat),function(i){
cor(X_dat[,i],rowSums(X_dat[,-i]),use="p")
})
names(res) = colnames(X_dat)
res
ItemX1 ItemX2 ItemX3 ItemX4 ItemX5 ItemX6
0.6324555 0.1250000 -0.7500000 0.1250000 0.4152274 0.2335497